Platform,通過模塊化協(xié)作接管重復(fù)性工作,讓科學(xué)家專注創(chuàng)新研發(fā)。在快速拓展的過程中釋普科技發(fā)現(xiàn),隨著產(chǎn)品模塊的數(shù)量和業(yè)務(wù)功能不斷增加,早期采用的單
Agent 架構(gòu)已難以支撐復(fù)雜任務(wù)的高效處理,存在兩大核心難題:

解決方案

1. 通過引入Amazon Bedrock 的Multi-Agent collaboration 功能,釋普科技不僅有效規(guī)避了單Agent 架構(gòu)下的意圖歧義與模塊耦合問題,也為產(chǎn)品功能的后續(xù)演進(jìn)奠定了基礎(chǔ)。Amazon Bedrock Multi-Agent collaboration 框架預(yù)設(shè)了完整的“監(jiān)督 Agent- 子Agents” 體系,釋普科技僅需為每個子Agent 定義清晰的功能描述與提示詞,并在監(jiān)督 Agent 中標(biāo)明其所對應(yīng)的任務(wù)類型,系統(tǒng)即可在接收到用戶請求時自動完成任務(wù)分發(fā)、執(zhí)行與結(jié)果匯總,大幅簡化了部署與調(diào)試流程;

2. 在全新架構(gòu)中,各子Agent 職責(zé)邊界清晰,便于獨(dú)立調(diào)試與優(yōu)化,而監(jiān)督Agent 則統(tǒng)一承擔(dān)任務(wù)識別、路由與調(diào)用調(diào)度的角色,顯著提升了系統(tǒng)整體的可維護(hù)性與響應(yīng)效率;

3. 完成Multi-Agent 系統(tǒng)的構(gòu)建后,釋普科技希望進(jìn)一步針對任務(wù)鏈中的關(guān)鍵邏輯模塊,推進(jìn)系統(tǒng)的輕量化與解耦優(yōu)化。為實現(xiàn)更高的執(zhí)行靈活性與資源效率,釋普科技選擇引入Serverless 架構(gòu),通過Amazon Lambda 將用戶鑒權(quán)、時間戳轉(zhuǎn)換等通用邏輯封裝為可復(fù)用函數(shù),并以Tool(工具)或Action(動作)的形式嵌入Agent 工作流中。

成效

1.釋普科技基于Multi-Agent 架構(gòu)所構(gòu)建的跨模塊協(xié)同的智能系統(tǒng),能夠以監(jiān)督Agent 對多業(yè)務(wù)子Agent 進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度與協(xié)同執(zhí)行,提升服務(wù)流程中用戶意圖識別的準(zhǔn)確性與交互效率;

2.面對客戶定制化場景,該系統(tǒng)還能通過衍生方式靈活接入客戶側(cè)工具與專屬Agent,實現(xiàn)產(chǎn)品功能與客戶需求的深度融合;

3.釋普科技實現(xiàn)了Multi-Agent 架構(gòu)與Serverless 體系的高效協(xié)同,在增強(qiáng)系統(tǒng)性能與服務(wù)彈性的同時也顯著提升了研發(fā)流程的執(zhí)行效率,從而將AI Agent 產(chǎn)品的上線周期加快50%,加速了生成式AI 在實驗室科研場景中的落地與價值釋放。

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